基于Graph cuts的交互式圖像分割.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，圖像分割已成為各種圖像處理和圖像分析必不可少的步驟。因交互式分割相較于自動(dòng)分割能達(dá)到更準(zhǔn)確的結(jié)果，已逐漸成為了圖像分割中流行的方法。而在交互式分割方法中，Graph Cuts算法因其全局最優(yōu)性與快速性，受到了越來越多的關(guān)注。本文正是基于改進(jìn)Graph Cuts的圖像分割。
　　Graph Cuts是一種能夠?qū)崿F(xiàn)全局最優(yōu)解的交互式分割方法，根據(jù)用戶提供的前、背景種子點(diǎn)，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的后續(xù)

2、的自動(dòng)分割。其最大的特點(diǎn)是克服了傳統(tǒng)分割方法容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，并且適用于多維圖像分割。超像素(Super Pixel)越來越多地應(yīng)用于圖像處理中。最主要的原因是使用超像素可以有效地減少圖像的局部信息冗余，使圖像處理的復(fù)雜度大大地減少。同時(shí)，由于超像素保留的圖像的邊界信息，使得分割的結(jié)果更加準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的Graph Cuts是基于像素水平的，而本文采用基于超像素的Graph Cuts，使得構(gòu)成圖的節(jié)點(diǎn)數(shù)大大減少，加快了Graph Cu

3、ts的運(yùn)算速度。并且本文提出一個(gè)有效的圖像分割方法，該方法需要很少的用戶交互，可以自動(dòng)地對分割的邊界進(jìn)行改進(jìn)，因而使得目標(biāo)提取變得更方便、魯棒性更好。
　　本文算法可以分為以下三個(gè)步驟:首先，用改進(jìn)的分水嶺算法對用戶標(biāo)記過前景和背景種子的圖像進(jìn)行過分割;然后，用全局GraphCuts對過分割區(qū)域進(jìn)行融合;最后，檢測出可能存在錯(cuò)誤的低對比度目標(biāo)邊界，并結(jié)合全局和局部信息自動(dòng)地對這些目標(biāo)邊界進(jìn)行再分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文的方法相比于傳統(tǒng)